边缘的多重宇宙：真实世界与数字孪生交互用于无线波束赋形
信号处理
2023-05-18 v1 机器学习
网络与互联网体系结构
摘要
通过先进的仿真软件和无处不在的计算能力，如今创建一个紧密模仿真实世界及其众多复杂交互与结果的数字世界已成为可能。这种对真实世界中存在实体的软件仿真被称为“数字孪生”。在本文中，我们考虑安装在车辆上的无线毫米波频段无线电的孪生，并展示其如何加速移动环境中的定向波束选择。为此，我们超越实例化单一孪生，提出“多重宇宙（Multiverse）”范式，其中多个可能的数字孪生试图以不同保真度捕获真实世界。针对该目标，本文描述了（i）车辆上的决策策略，其在给定计算和延迟限制的情况下确定必须使用哪个孪生，以及（ii）一种自学习方案，其利用多重宇宙引导的波束结果随时间增强真实世界中基于DL的决策。我们的工作与先前工作的区别如下：首先，我们使用从自动驾驶汽车收集的公开RF数据集来创建不同孪生。其次，我们提出了一个在边缘实现真实世界与孪生多重宇宙之间持续交互的框架，而非在实际部署前完成的一次性仿真。结果表明，多重宇宙在LOS和NLOS场景下分别提供高达79.43%和85.22%的top-10波束选择准确率。此外，我们观察到与802.11ad标准相比，波束选择时间提升了52.72-85.07%。
引用
@article{arxiv.2305.10350,
title = {Multiverse at the Edge: Interacting Real World and Digital Twins for Wireless Beamforming},
author = {Batool Salehi and Utku Demir and Debashri Roy and Suyash Pradhan and Jennifer Dy and Stratis Ioannidis and Kaushik Chowdhury},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.10350},
year = {2023}
}